1. 基本原理 变换形式 $$s=cr^{\gamma}$$ c与$\gamma$均为常数 可通过调整$\gamma$来调整该变换,最常用于伽马校正与对比度增强 2. 测试结果 图源自skimage 3. 代码 def gamma_transformation(input_image, c, gamma): ''' 伽马变换 :param input_image: 原图像 :param c: 伽马变换超参数 :param gamma: 伽马值 :return: 伽马变换后的图像 ''' inpu

一.图像增强算法原理 图像增强算法常见于对图像的亮度.对比度.饱和度.色调等进行调节,增加其清晰度,减少噪点等.图像增强往往经过多个算法的组合,完成上述功能,比如图像去燥等同于低通滤波器,增加清晰度则为高通滤波器,当然增强一副图像是为最后获取图像有用信息服务为主.一般的算法流程可为:图像去燥.增加清晰度(对比度).灰度化或者获取图像边缘特征或者对图像进行卷积.二值化等,上述四个步骤往往可以通过不同的步骤进行实现,后续将针对此方面内容进行专题实验,列举其应用场景和处理特点. 本文章是一篇综合性文章

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 下面主要学习图像灰度化的知识,结合OpenCV调用 cv2.cvtColor()函数实现图像灰度化,使用像素处理方法对图像进行灰度化处理. 1.  图像灰度化 1.1  图像灰度化原理 图像灰度化是将一幅彩色图像转换为灰度化图像的过程.彩色图像通常包括R.G.B三个分量,分别显示出红绿蓝等各种颜色,灰度

相信看过冈萨雷斯第三版数字图像处理的童鞋都知道,里面涉及到了很多的基础图像处理的算法,今天,就专门借用其中一个混合空间增强的案例,来将常见的几种图像处理算法集合起来,看能发生什么样的化学反应 首先,通过一张图来看下,我们即将需要完成的工作目标 同时,我们也借用书中的人体全身骨骼图像来进行模拟实现这些算法,这样,我们可以通过和书中展示的效果来评判我们实现的算法是否正确,那接下来,我们就来一步一步的实现吧. 第一步:拉普拉斯锐化 这里就不讲解具体的原理了,拉普拉斯是一个二阶微分的算子,这样的算子通过

https://blog.csdn.net/huqiang_823/article/details/80767019 1.算法原理    伽马变换(幂律变换)是常用的灰度变换,是一种简单的图像增强算法.数学公式如下:(1)    式(1)中,r为输入的灰度值,取值范围为[0, 1].C称为灰度缩放系数,用于整体拉伸图像灰度,通常取值为1.gamma取值灰度输入输出曲线图如下:图(1) gamma曲线图    从图(1)可知:当gamma>1.0时,伽马变换将拉低图像灰度值,图像视觉上变暗:当ga

直方图正规化: 图像为I,宽为W,高为H,I(r,c)代表I的第r行第c列的灰度值:输出图像记为O,为使得输出图像的灰度值在[Omin,Omax]范围里,可用如下公式:                                                           (1) (2) 其中0≤r<H,0≤c<W.公式(1)是一个比列关系,变换后可为公式(2),即可求输出图像O(r,c). 而Imin与Omin对应,此点(Imin,Omin)在线性方程上,则斜率:  将 (Imi

http://blog.csdn.net/candycat1992/article/details/46228771/ 写在前面 我相信几乎所有做图像处理方面的人都听过伽马校正(Gamma Correction)这一个名词,但真正明白它是什么.为什么要有它.以及怎么用它的人其实不多.我也不例外. 最初我查过一些资料,但很多文章的说法都不一样,有些很晦涩难懂.直到我最近在看<Real Time Rendering,3rd Edition>这本书的时候,才开始慢慢对它有所理解. 本人才疏学浅,写的

我相信几乎所有做图像处理方面的人都听过伽马校正(Gamma Correction)这一个名词,但真正明白它是什么.为什么要有它.以及怎么用它的人其实不多.我也不例外.  最初我查过一些资料,但很多文章的说法都不一样,有些很晦涩难懂.直到我最近在看<Real Time Rendering,3rd Edition>这本书的时候,才开始慢慢对它有所理解.  本人才疏学浅,写的这篇文章很可能成为网上另一篇误导你的"伽马传说",但我尽可能把目前了解的资料和可能存在的疏漏写在这里.如有

马哥教育python网络班19期 学习目标: (1)按群里的学习进度表,来自行学习,学完时间6个月. (2)学完后,薪资能达到20K+每月.

具体knn算法概念参考knn代码python实现上面是参考<机器学习实战>的代码,和knn的思想 # _*_ encoding=utf8 _*_ import numpy as npimport tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 导入手写体识别的数据mnist = input_data.read_data_sets("../data", one_hot=T

系统管理员通常从svn/git中检索代码,部署站点后通常首先会生成该站点所有文件的MD5值,如果上线后网站页面内容被篡改(如挂马)等,可以比对之前生成MD5值快速查找去那些文件被更改,为了使系统管理员第一时间发现,可结合crontab或nagios等工具. 程序测试如下: # python check_change.py Usage: python check_change.py update /home/wwwroot python check_change.py check /home/ww

在编程学习网站学习Python语言,学习到cgi编程章节遇到了一些小问题,课程介绍的为linux环境的Apache配置方法,具体如下: [linux环境配置方法:] 在进行CGI编程前,确保您的Web服务器支持CGI及已经配置了CGI的处理程序. Apache 支持CGI 配置: 设置好CGI目录: ScriptAlias /cgi-bin/ /var/www/cgi-bin/ 所有的HTTP服务器执行CGI程序都保存在一个预先配置的目录.这个目录被称为CGI目录,并按照惯例,它被命名为/var

1 首先到mailgun官网注册账号,并激活账号 点击domains,进入默认的域名,最底下那个sandbox域名就是默认的测试域名 如果自己有域名,也可以添加自己的域名测试,具体参考:ssr panel魔改前端登陆面板配置邮件服务 前4步添加自己的域名 2 查看域名信息 3 添加测试账号,添加完之后,会受到确认邮件,点击确认之后就可以发送测试邮件 点击上面图片manage Authorized Recipients添加 这个时候进入邮箱确认 4 示例代码 # -*- coding=utf- -

转载: https://www.zhihu.com/question/23003213 1. C代码如何调用Python 1.1 test #include <Python.h> int main(int argc, char *argv[]) { Py_SetProgramName(argv[]); Py_Initialize(); PyRun_SimpleString("print ('Hello Python!')\n"); Py_Finalize(); ; } Li

闲来无事,玩了个成语接龙,于是就想用python爬取下成语网站上的成语,直接上代码: #coding=utf-8 import requests from bs4 import BeautifulSoup import sqlite3 import uuid conn = sqlite3.connect("idiombase.db3") #创建sqlite.db数据库 print ("open database success") conn.execute(&quo

快速排序有三大要素 分别是 第一:找基准值--key 第二:分区 第三:比较数字大小 先来看下快速排序流程: 基准值key选取了第一个元素78 基准值是可以任意一个元素 因为选择了最左边的数据,那么就从右边开始遍历 经过上一轮变化key变成了78 位置也变了,开始从key的左边遍历,当 i=j的时候,结束遍历,开始分区 分区后,每个区再进行上面的比较 继续分区,直到分区里面只有两个或者3个元素,分区后,每个分区继续比较 现在每个分区已经最小了,获得最后排列的值 Python实现过程(正序),一共

学习来源:https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400 了解python 简单编写并实现python代码 命令行模式和python交互模式 了解python python——解释型语言:C——编译型语言 编写并实现python代码 打开命令行输入python进入python交互模式,即可开始输入python代码,结束后输入exit()并回车退出python交互模式回到命令行模式. 也可在win10输入idle直接进入python交互模式. 两

因为需要将命名实体中的组织机构名进一步区分为政府.企业.社会组织等,在easydl上做了一个文本分类模型,但是要用这个接口时候发现, 官方文档中竟然还在用urllib2的库,且不完整.好多地方会报错,坑太多,摸索了一会终于解决了,成功访问我的模型. 代码如下: 获取密钥 import urllib, urllib.request, sys import ssl # client_id 为官网获取的AK, client_secret 为官网获取的SK host = 'https://aip.bai

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小狼正在研究 “怎么查找连在一起的同色方块?”算法问题 ,突然感觉我是不是需要一种开发模式,不然感觉自己的代码好乱的. 可能是研究算法吧,导致小狼的思路特别清晰,加上也用了差不多1年的nodejs.seajs,对cmd的api非常清楚,不多说,看代码 用法和seajs的用法一样,符合cmd的模式, var require,define; (function(){    var module={}    require=function(name){      return module[name